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\title{复杂系统中的层级协作\\理论与证据的聚焦综合}
\author{理论与系统研究集体}
\date{\today}

\begin{document}

\maketitle

\begin{abstract}
层级协作描述了多层组织中自主智能体通过分层信息流、共享目标和治理约束进行协调的过程。我们提出了一个综合的理论框架,统一了统计力学、随机过程、信息论和多智能体强化学习,用于分析这类系统。该框架通过不动点定理建立了形式化的收敛保证,通过耦合矩阵的谱分析刻画了相变,并为延迟反馈下的层级赌博机学习提供了遗憾界。我们提出了四种协调机制:通过投影算子实现的安全约束共识、带有最优温度调度的受治理噪声注入、具有可证明改进保证的层级选项学习,以及使用转移熵和聚合效率度量的信息流诊断。我们通过四个不同的案例研究验证了该框架——组织管理、交通协调、生态资源管理和社会信息动力学——使用具有严格可重复性协议的三层模拟架构。这一综合工作在基础理论和实践设计指南之间架起了桥梁,为大规模架构、监控和部署层级协作系统提供了可操作的工具。

{\color{red}\textbf{[核心贡献]:} 本文将九章技术专著浓缩为单篇综合论文,保留数学严谨性的同时突出统一性——从统计物理的哈密顿量到强化学习的遗憾界,从主方程到相变理论,构建了层级协作的完整数学物理基础。}
\end{abstract}

% 第1-2节: 引言和系统模型
\input{sections/01_intro_model}

% 第3-4节: 统计力学视角和协调机制
\input{sections/02_mechanics_coordination}

% 第5-7节: 经验验证、讨论和结论
\input{sections/03_validation_discussion}

% 附录和致谢
\input{sections/04_appendices}

\end{document}
